Python神经网络编程豆瓣(python神经网络教程)

Python的应用前景。

虽然Python的开发效率较高，但是早年的Python的运行速度相对于其他语言要慢一些也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言，相信再过几年，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些年CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量(除了对响应速度极为敏感的业务，如搜素)，因此，可以看出Python在追求运行速度快上也是有所考虑的。想学的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450可以 视频资料免费分享交流经验和讲解行情

最后一个就是Python的功能，由于环境机制和语言特性，让Python强大起来是分分钟的事情，只要会配置源，会配置环境，开发就会变得非常简单了，这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个栗子：

WEB开发：最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

网络编程：支持高并发的Twisted网络框架， py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

爬虫：爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥

云计算：目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算

人工智能：谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说五年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么五年之后，趋势已经非常明确了，特别是前段时间 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

自动化运维：问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么？10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python

金融分析：我有个朋友之前在金融行业，10年的时候，他们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

科学运算：你知道么,97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

游戏开发：在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与 Lua 相比，Python 更适合作为一种 Host 语言，即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知，知名的游戏文明就是用Python写的。

列举这么多之后，你会发现，Python几乎在上述每个领域都做的非常优秀，这是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比也逊色很多！我目前还看不到有哪门语言，能同时在如此多的领域能做出这些成绩。所以，大胆来吧，不会错。

附上一张今年语言排行榜。

最后附Python岗位最新薪资

目前应用最多的：全栈开发、数据分析、运维开发，可以看到，Python工程师的起薪大多数在15K起，3年以上工程师的起薪大多超过20K。

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

? ? ? ? ? 本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是?Python 从入门到精通，在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通?课程学习的结课证明。

? ? ? ? ? ? 学习Python推荐用书：《Python程序设计》《数据科学导论：Python语言实现》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。

（一）《Python程序设计》(原书第2版)

? ? ? ? ? ?推荐语：本书介绍Python的基础知识，旨在帮助学生首先掌握概念，之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3，并对全书结构进行了优化，既可作为门程序设计课的入门教材，也可供Python爱好者自学参考。

（二）、《数据科学导论：Python语言实现》(原书第2版)

? ? ? ? 推荐语：本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。

? ? ??通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。

（三）、《Python数据挖掘：概念、方法与实践》

? ? ? ? 推荐语：本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。

每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。

（四）、《Python3智能数据分析快速入门》

? ? ? ?推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。

从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。

（五）、《Python爬虫开发与项目实战》

? ? ? ? 推荐语：零基础学习爬虫技术，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。

Python能用来做什么？

python的用途

1、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。

许多知名的互联网企业将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现。

2、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：

从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；

对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；

爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；

按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。

3、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

而Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。

4、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5、自动化运维

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

你都用Python 来做什么?

当我知道可以做这些之后，我特别想会。因为论文查阅、答案确认查询；想知道豆瓣8分以上电影，或者穿越类的电影、处理工资数据考核表等。

可以干什么

1、上学吧答案神器 主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案（绕过 IP 限制），并实现了自动识别验证码，只用输入某个题目的网址，即可一键获取答案，速度非常快。「想要哈哈，自己或者给孩子辅导作业必备啊？」

2、抓取某系统内全部学生姓名学号及选课信息

3、扫描研究生系统上的弱密码用户、模拟登录图书馆系统并自动续借

4、给钓鱼网站批量提交垃圾信息 经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的，一般都是盗取 QQ 密码的偏多，其实可以使用 Python 来批量给对方的服务器提交垃圾数据（需要先抓包），这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了，说不定可以解救一部分填了密码的同学。

5、网易云音乐批量下载 可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲，可以自己设定数量，速度非常快。

6、批量下载读者杂志某一期的全部文章

7、 获取城市PM2.5浓度和排名

8、爬取某网商品价格信息

你都用 Python 来做什么？

那Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？

Python 的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。

Web应用开发

Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图 1 所示），也是使用 Python 实现的。

图1用Python实现的豆瓣网

不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python 开发的。

自动化运维

很多操作系统中，Python 是标准的系统组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。

人工智能领域

人工智能是项目非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热、工资最高的 IT 职位，那么人工智能领域的工程师最有话语权。而 Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开 Python 的支持了，原因至少有以下几点：

目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。总之，AI 时代的来临，使得 Python 从众多编程语言中脱颖而出，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置，基本无人可撼动！最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以价位@762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

网路爬虫

Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。

科学计算

自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。

游戏开发

很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持更多的特性和数据类型。比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier's Civilization（文明，如图 2 所示）就是使用 Python 实现的。

图2Python开发的游戏

除此之外，Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。以上也仅是介绍了 Python 应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用 Pygame 进行游戏编程；用 PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用 PyRo 工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。